대규모 신경망 모델과 에너지 소비 및 지속가능성 논의

소개

"대규모 신경망 모델과 에너지 소비 및 지속가능성 논의"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 대규모 신경망 모델의 부상 배경
(2) 모델 규모 확장과 성능 향상의 상관관계
(3) 학습 과정에서의 에너지 소모 실태
(4) 데이터센터 인프라와 환경적 영향
(5) 탄소 배출과 사회적 비용
(6) 효율성을 높이기 위한 알고리즘적 접근
(7) 하드웨어적 최적화와 그린 AI
(8) 정책적 대응과 국제 규제 논의
(9) 지속가능한 인공지능 연구 방향
(10) 사회적·윤리적 함의

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

1. 서론

딥러닝의 발전은 모델의 규모 확장과 함께 이루어졌다. GPT-3, PaLM, LLaMA와 같은 대규모 언어모델은 수천억 개 이상의 파라미터를 학습하여 인간에 가까운 언어 이해와 생성 능력을 보여주었다. 그러나 이와 동시에 막대한 연산량과 에너지 소비 문제가 대두되었다. 인공지능의 성능 향상이 환경적 지속가능성과 충돌한다는 점에서 심각한 논의가 이루어지고 있다. 본 보고서는 대규모 신경망 모델의 부상과 에너지 소비 문제를 살펴보고, 지속가능한 발전 방안을 모색한다.

2. 본론

(1) 대규모 신경망 모델의 부상 배경

2000년대 후반 GPU 가속, 2010년대 대규모 데이터셋의 등장, 2017년 트랜스포머 구조의 제안은 대규모 모델 확산의 토대를 마련했다.

참고자료

· Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. [2019]. "Energy and policy considerations for deep learning in NLP". ACL.
· Patterson, D., et al. [2021]. "Carbon emissions and large neural network training". arXiv.
· Kaplan, J., et al. [2020]. "Scaling laws for neural language models". arXiv.
· Schwartz, R., et al. [2020]. "Green AI". Communications of the ACM.
· 국제에너지기구(IEA). [2022]. <Data Centres and Energy Consumption Report>.
· 유럽연합 집행위원회. [2023]. <AI 법 초안 보고서>.
· 이정환. [2023]. <AI와 지속가능성>. 한국정보사회연구소.